اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مهندسی خط لوله یادگیری ماشین با مدل‌های بازیگر توزیع‌شده

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی خط لوله یادگیری ماشین با مدل‌های بازیگر توزیع‌شده

موضوع کلی: مهندسی داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مقیاس‌پذیری و توزیع شده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر خط لوله‌های یادگیری ماشین
• 2. چالش‌های مقیاس‌پذیری در خط لوله‌های ML
• 3. معماری مبتنی بر بازیگر: اصول و مفاهیم
• 4. بازیگر چیست و چرا به آن نیاز داریم؟
• 5. مقایسه مدل‌های بازیگر با معماری‌های سنتی
• 6. انتخاب فریم‌ورک بازیگر مناسب (Akka, Ray, Dask)
• 7. نصب و پیکربندی فریم‌ورک بازیگر انتخابی
• 8. پیاده‌سازی یک خط لوله ساده ML با بازیگرها
• 9. مدیریت حالت (State Management) در بازیگرها
• 10. ارتباط بین بازیگرها: الگوهای ارتباطی
• 11. الگوهای تحمل خطا (Fault Tolerance) در سیستم‌های بازیگر
• 12. مقیاس‌پذیری افقی با بازیگرها
• 13. توزیع داده‌ها در خط لوله ML با استفاده از بازیگرها
• 14. پردازش موازی داده‌ها با بازیگرها
• 15. بهینه‌سازی عملکرد خط لوله ML با بازیگرها
• 16. مانیتورینگ و لاگ‌برداری از خط لوله‌های ML توزیع‌شده
• 17. عیب‌یابی و رفع مشکلات در سیستم‌های بازیگر
• 18. تست و اعتبارسنجی خط لوله‌های ML توزیع‌شده
• 19. استفاده از بازیگرها برای استقرار مدل‌های ML
• 20. مدیریت نسخه‌ها و به‌روزرسانی مدل‌ها با بازیگرها
• 21. پیاده‌سازی خط لوله آموزش مدل با بازیگرها
• 22. خط لوله‌های استنتاج (Inference) با بازیگرها
• 23. استفاده از بازیگرها برای پیش‌پردازش داده‌ها
• 24. استفاده از بازیگرها برای پس‌پردازش داده‌ها
• 25. طراحی و پیاده‌سازی صف‌های پیام (Message Queues) با بازیگرها
• 26. امنیت در خط لوله‌های ML توزیع‌شده
• 27. بهینه‌سازی مصرف منابع (CPU, Memory) در خط لوله‌های ML
• 28. استفاده از بازیگرها برای مدیریت منابع
• 29. ادغام خط لوله‌های ML با سیستم‌های موجود
• 30. استفاده از بازیگرها برای ساخت APIهای ML
• 31. استفاده از Kubernetes برای استقرار خط لوله‌های ML مبتنی بر بازیگر
• 32. استفاده از Docker برای کانتینرایز کردن خط لوله‌های ML
• 33. معرفی ابزارهای CI/CD برای خط لوله‌های ML
• 34. بهترین شیوه‌ها برای توسعه خط لوله‌های ML با بازیگرها
• 35. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک خط لوله پردازش تصویر با بازیگرها
• 36. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک خط لوله پردازش زبان طبیعی با بازیگرها
• 37. مقایسه فریم‌ورک‌های بازیگر: Akka vs Ray vs Dask
• 38. آینده خط لوله‌های ML توزیع‌شده مبتنی بر بازیگر